Wie Relay Network KI-gestütztes Coding sicher einführte und die Grundlage für agentische Entwicklung schuf

Relay Network, langjähriger Snyk-Kunde und auf den Einkauf über den AWS Marketplace spezialisiert, ist der Innovator hinter einer sicheren B2C-Kommunikationsplattform. Sie kombiniert SMS mit dynamischer Feed-Technologie, damit regulierte Unternehmen allen Kunden personalisierte, handlungsorientierte mobile Erlebnisse bieten können. In einer Branche, in der Vertrauen, Compliance und Datenschutz höchste Priorität haben, ist Sicherheit seit jeher ein zentraler Bestandteil der Softwareentwicklung des Unternehmens. Der Sicherheitsansatz von Relay Network ist jedoch alles andere als traditionell.

Anstatt als separate Funktion Anwendungen erst nach ihrer Entwicklung zu überprüfen, ist Sicherheit direkt in den Entwicklungsprozess eingebettet. Brendan Putek, Director of DevOps, leitet eine breit aufgestellte Platform-Engineering-Organisation, die Sicherheit, Developer Enablement, CI/CD, Cloud-Betrieb und Site Reliability Engineering umfasst. Esaie Batoula, Security Engineer, spielt eine wichtige Rolle dabei, das Sicherheitsprogramm des Unternehmens auszubauen und operativ umzusetzen. Er treibt die Tools, Standards und Automatisierungen voran, mit denen Entwickler die Verantwortung für die Behebung von Problemen übernehmen können.

Dieses Betriebsmodell hat Relay Network im Laufe der Zeit eine solide Sicherheitsgrundlage verschafft. Ein historischer Rückstand konnte deutlich abgebaut werden, und die Codebasis weist keine kritischen oder schwerwiegenden Probleme auf.

Als KI-Coding-Assistenten die Softwareentwicklung zu verändern begannen, erkannte Relay Network daher sowohl enorme Chancen als auch eine neue Herausforderung.

Die Frage war nicht, ob KI eingeführt werden sollte. Die Frage war, wie das sicher gelingen konnte.

Das Produktivitätsversprechen von KI und die Notwendigkeit von Leitplanken

Wie viele Entwicklungsorganisationen stand auch Relay Network KI-gestützter Entwicklung zunächst zurückhaltend gegenüber.

Vor zwei Jahren war die Technologie noch nicht ausgereift. Frühe Tools lieferten oft uneinheitliche Ergebnisse und erforderten eine erhebliche menschliche Kontrolle. Doch als sich Basismodelle verbesserten und Tools wie GitHub Copilot ausgereifter wurden, erkannte Brendan einen deutlichen Wandel.

Heute ist KI ein zentraler Bestandteil davon, wie sein Team Software entwirft, entwickelt und Fehler behebt. Relay Network setzte früh auf GitHub Copilot, weil sich das Tool einfach bereitstellen ließ, nahtlos in die GitHub-Umgebung integrieren ließ und Entwicklern ein zugelassenes KI-Tool in Enterprise-Qualität bot. Zugelassene Tools helfen außerdem, Shadow AI einzudämmen, indem sie Entwickler davon abhalten, auf nicht verwaltete Consumer-Dienste auszuweichen. Die Produktivitätsvorteile waren unbestreitbar.

Doch KI beschleunigte auch die Erstellung unsicheren Codes und die Einbindung anfälliger Abhängigkeiten. Ohne neue Kontrollen riskierte Relay Network, Schwachstellen ebenso schnell zu verbreiten wie die Entwicklung zu skalieren.

Secure at Inception: Sicherheit bereits beim Schreiben von Code verankern

Vor der Einführung von Snyk stießen Entwickler häufig erst nach dem Erstellen eines Pull Requests auf Sicherheitsbefunde. Zu diesem Zeitpunkt hatten sie sich gedanklich bereits anderen Aufgaben zugewandt, den Kontext verloren und wandten sich oft an Esaie, um das Problem zu verstehen und herauszufinden, wie es sich beheben ließ.

Esaie beschrieb die Herausforderung ganz einfach:

„Sie erstellen einen PR, eine der Sicherheitsprüfungen schlägt fehl, und sie wenden sich an mich. Aber ihre Arbeit ist bereits erledigt, und sie wollen sie veröffentlichen.“ 

Dieser reaktive Workflow führte zu Verzögerungen und beanspruchte wertvolle Zeit der Security Engineers. Esaie erhielt täglich fünf bis zehn Fragen von Entwicklern zu Sicherheitsbefunden. Relay Network wollte Sicherheit so weit wie möglich nach links verlagern und direkt in das Coding-Erlebnis einbetten.

Dank der Integration von Snyk in GitHub Copilot konnten Entwickler Code generieren, sofort Sicherheitsbefunde erhalten und Korrekturen in Echtzeit vornehmen, noch bevor Code überhaupt eingecheckt wurde. 

Brendan sieht darin die praktische Umsetzung eines Grundsatzes, der lange nur in der Theorie existierte.

Wie Brendan es formulierte:

„Secure at Inception ist etwas, das jede Entwicklungsorganisation schon immer hätte umsetzen sollen.“

Den Workflow mit benutzerdefinierten Pre-Commit-Hooks erweitern

Einer der wirkungsvollsten Aspekte der Implementierung bei Relay Network ging auf Esaies eigene Innovation zurück.

Aufbauend auf den integrierten Secure-at-Inception-Hooks von Snyk erweiterte Esaie die Funktion um benutzerdefinierte Pre-Commit-Hooks, die auf die Workflows von Relay Network zugeschnitten waren. Die Hooks scannten automatisch sämtlichen neu hinzugefügten Code, bevor dieser eingecheckt werden konnte.

„Bevor etwas im PR landet, möchte ich, dass es gescannt und alles erkannt wird. So wird direkt dort recherchiert, während der Code vor Ihnen liegt.“

So entdeckten Entwickler Probleme nicht mehr erst Tage später in CI-Pipelines oder Pull Requests. Stattdessen wurden Sicherheitsbefunde bereits beim Schreiben des Codes angezeigt, solange der nötige Kontext noch vorhanden war, um sie sofort zu beheben.

Entwickler konnten sich das Problem erklären lassen, die Ausnutzbarkeit bewerten und direkt passende Korrekturvorschläge erstellen. Sicherheit wurde so Teil des Entwicklungsprozesses statt zu einer nachgelagerten Hürde.

Wie Brendan sagte:

„Hören Sie auf, Entwicklungs- und Sicherheitsteams voneinander zu trennen. Sie müssen zusammenarbeiten, statt gegeneinander – was leider allzu oft der Fall ist.“ 

Schnelle Einführung, sobald Entwickler den Workflow in Aktion sahen

Relay Networks Einführung folgte dem klassischen Muster „Crawl, Walk, Run“. Zu Beginn war die Nutzung begrenzt, unter anderem weil einige Entwickler erst lernen mussten, mit KI-Coding-Assistenten zu arbeiten.

Doch als Esaie Batoula sich mit den Entwicklungsteams zusammensetzte und ihnen den Workflow zeigte, nahm die Nutzung schnell zu. Zunächst arbeitete er eng mit erfahrenen Entwicklern und technischen Leitern zusammen und zeigte ihnen, wie sich Sicherheit direkt in bestehende Entwickler-Workflows integrieren ließ, ohne die Auslieferung zu verlangsamen. Die Reaktion kam sofort. Nachdem sie den Workflow selbst erlebt hatten, drängten die Teamleiter darauf, auch ihre gesamten Entwicklungsteams an Bord zu holen. So wurde aus anfänglichem Interesse binnen weniger Tage eine unternehmensweite Dynamik. Esaie erinnerte sich an die durchweg positive Reaktion:

„Es gab keinen einzigen Entwickler, der nicht begeistert war. Alle sagten: ‚Wow, genau das brauchen wir. Das erleichtert unsere Arbeit.‘“

Bei Relay Network war Secure at Inception erfolgreich, weil es Reibungsverluste verringerte, statt neue zu verursachen.

Schnellere Behebung und deutlich kürzere MTTR

Das ursprüngliche Ziel war Prävention, doch Relay Network erzielte auch erhebliche Fortschritte bei der Geschwindigkeit der Behebung. Als an einem Wochenende eine kritische Schwachstelle entdeckt wurde, identifizierte Esaie die betroffenen Repositories, erstellte Upgrades, testete die Änderungen und spielte die Korrekturen innerhalb von 24 Stunden ein. Zuvor hätte dieselbe Arbeit mindestens eine Woche gedauert. Esaie sagte:

„Mit dem MCP-Server und Snyk geht die Behebung viel schneller. Wir haben jede Menge Repositories. Dass wir schnell hineingehen, Korrekturen vornehmen und weitermachen können, hat die Behebungszeit deutlich verkürzt.“

Diese Verbesserungen halfen Relay Network, ehrgeizige Ziele für die Behebung einzuhalten und sich auf immer strengere Kunden-SLAs vorzubereiten, darunter mögliche Anforderungen, kritische Schwachstellen innerhalb von 72 Stunden zu beheben.

Da Entwickler zunehmend selbstständig arbeiteten und KI-gestützte Korrekturen direkt in ihren Workflow eingebunden waren, verbrachten Security Engineers weniger Zeit mit manueller Triage und konnten sich stärker auf strategische Initiativen konzentrieren.

KI als Lernmotor

Einer der überraschendsten Vorteile war, wie KI die fachliche Weiterentwicklung beschleunigte. Für Esaie, der keine klassische Ausbildung in der Softwareentwicklung hat, ist KI zu einem wichtigen Hilfsmittel geworden, um unbekannte Codebasen zu verstehen, die Ausnutzbarkeit zu bewerten, benutzerdefinierte Unit-Tests zu erstellen und Automatisierungen wie die Pre-Commit-Hooks zu entwickeln.

Esaie sagte:

„Vor anderthalb Jahren wusste ich noch nicht einmal die Hälfte von dem, was ich heute weiß.“ 

Brendan sieht darin einen der wirkungsvollsten und oft übersehenen Vorteile von KI. Bewusst eingesetzt, wird KI zu einem kontinuierlichen Lernmotor. Sie hilft Entwicklern, schneller zu lernen, bessere Designentscheidungen zu treffen und ihr Fachwissen über einen immer komplexeren Technologie-Stack hinweg zu erweitern. 

Die Grundlage für Sicherheit in der agentischen Entwicklung schaffen

Die Arbeit von Relay Network mit Snyk konzentrierte sich vor allem darauf, die Ergebnisse von KI abzusichern: Code und Abhängigkeiten. Doch während sich KI-Coding-Assistenten zu immer autonomeren Agenten entwickeln, benötigen Unternehmen Einblick und Kontrolle über eine deutlich größere Angriffsfläche. Sie müssen absichern, was Agenten als Teil ihrer Software-Supply-Chain einbinden und verwenden: MCP-Server, Skills, Tools und externe Integrationen – ebenso wie die Aktionen, die Agenten autonom über Systeme und Umgebungen hinweg ausführen. 

Diese umfassendere Herausforderung geht Snyk mit einer Lösung an, die dafür entwickelt wurde, die Softwareentwicklung im Zeitalter von KI-Agenten abzusichern. Der Secure-at-Inception-Weg von Relay Network ist ein praktischer erster Schritt in diese Zukunft.

Indem Relay Network Sicherheit direkt in die KI-gestützte Entwicklung einbettete, schuf das Unternehmen die Kontrollen, Workflows und die Entwicklungskultur, die für eine sichere Skalierung der KI-Nutzung erforderlich sind. 

Ein Leitfaden für die sichere Einführung von KI

Die Geschichte von Relay Network zeigt, dass Unternehmen sich nicht zwischen Innovation und Sicherheit entscheiden müssen. Durch die Integration von Snyk in GitHub Copilot konnten Entwickler schneller arbeiten, nachgelagerte Reibungsverluste wurden verringert, die Behebung beschleunigt und das Entwicklungsteam wurde leistungsfähiger und stärker auf KI ausgerichtet. 

Brendan sagte:

„Es gibt kein anderes Produkt in unserem Bereich, das das gleiche Maß an Sicherheit und Compliance wie Snyk bietet. Ich habe Produkte gesehen, die behaupten, einige dieser Dinge zu leisten – aber nicht so erfolgreich.“ 

Mit zunehmender Reife der KI-gestützten Entwicklungsstrategie weitete Relay Network den Einsatz über Copilot hinaus auf Codex und Windsurf aus. Da sich die Scan-Ergebnisse und der Schwachstellenkontext von Snyk nun direkt in den Claude-Entwickler-Workflow einbetten lassen, plant das Team, zu Claude Code als primärem Entwicklungsassistenten zu wechseln. Diese Entwicklung zeigt, wie schnell sich KI-gestützte Softwareentwicklung verändert. Da sie zunehmend von Agenten geprägt wird, werden die Unternehmen erfolgreich sein, die absichern, wie Software entwickelt wird – und nicht nur den Code, der in die Produktion gelangt. 

Möchten Sie erfahren, wie Sie ähnliche Herausforderungen bewältigen können? Installieren Sie noch heute Agentic Security mit Snyk Studio oder lesen Sie auf unserer Kundenseite weitere Erfolgsgeschichten von Snyk-Kunden wie Relay Network.